影像处理基本技术
医学影像处理图像处理
通过对大量患者医学影像数据的分析和挖掘，可以建立预后预测模 型，为患者提供更加个性化的治疗建议。
05 医学影像处理挑战与前景
数据获取标准化问题
数据来源多样性
医学影像数据来自不同设备、不同参数设置，导致数据间存在差 异性。
数据标注准确性
医学影像数据标注需要专业医生进行，标注质量对模型训练效果 影响重大。
纹理特征
描述图像中像素灰度级或颜色的空间 分布模式，如灰度共生矩阵、Gabor 滤波器等。
03 医学影像处理核心技术
医学影像配准技术
基于特征的配准
提取医学影像中的特征点、线或 面，通过匹配这些特征来实现图
像的配准。
基于灰度的配准
利用医学影像的灰度信息，通过 优化算法使得两幅图像的灰度差
异最小化，从而实现配准。
数据隐私保护
医学影像数据涉及患者隐私，如何在保证数据可用性的同时保护 患者隐私是一个重要问题。
算法性能优化问题
算法精度提升
医学影像处理对算法精度要求较高，需要不断优 化算法以提高诊断准确率。
算法实时性
医学影像处理算法需要满足实时性要求，以便医 生能够及时获取诊断结果。
算法鲁棒性
医学影像处理算法需要具备鲁棒性，以应对不同 质量、不同来源的医学影像算机技术和图像处理算法的不断发展，医学影像处 理逐渐成为一个独立的研究领域，并在医疗诊断和治疗中发挥着越来越重要的 作用。
医学影像处理重要性
提高诊断准确性
通过对医学影像进行增强、分割 和识别等操作，可以更加准确地 提取病变信息，减少漏诊和误诊
的风险。
辅助医生决策
超声心动图影像处理案例
案例一
超声心动图影像质量增强。利用图像处理技术对超声心动图影像进行去噪、增强等处理，提高影像的清晰度 和对比度，为后续的分析和诊断提供高质量的图像数据。
计算机图像处理的相关技术
计算机图像处理的相关技术计算机图像处理是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
它可以改善图像的质量、增强图像的细节、调整图像的颜色和亮度等，被广泛应用于数字媒体、医学影像、安防监控、人脸识别等领域。
1. 图像滤波：图像滤波是一种常用的图像处理技术，它通过对图像进行平滑、锐化或者增强，来改善图像的质量。
常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
2. 图像增强：图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更加鲜明和清晰。
常用的增强技术包括直方图均衡化、灰度变换、对数变换等。
3. 图像复原：图像复原是指对损坏的图像进行恢复，以还原图像的原始信息。
常用的图像复原技术包括去噪、去模糊、修复等。
4. 图像压缩：图像压缩是将图像的数据进行压缩，以减少存储空间和传输带宽的技术。
常用的压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。
5. 图像分割：图像分割是将图像中的不同区域或者物体进行分离和提取的技术。
常用的分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
6. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性和区别度的特征，用于图像识别和分类。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征等。
7. 目标检测与跟踪：目标检测与跟踪是指从图像中检测和跟踪特定的目标或者物体的位置和运动。
常用的目标检测与跟踪算法包括Haar特征分类器、卷积神经网络等。
8. 三维重建：三维重建是根据多个图像的视角和深度信息，恢复出三维场景的形状和结构。
常用的三维重建方法包括立体匹配、结构光投影等。
9. 图像识别与分类：图像识别与分类是指将图像分为不同的类别或者识别出图像中的物体，常用的识别与分类方法包括支持向量机、卷积神经网络等。
计算机图像处理的相关技术涵盖了图像滤波、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、特征提取、目标检测与跟踪、三维重建以及图像识别与分类等多个方面，这些技术在提高图像质量、提取图像信息和实现图像分析的过程中发挥着重要的作用。
医学影像技术的专业知识技能
医学影像技术的专业知识技能1. 简介医学影像技术是现代医学领域的重要组成部分，利用各种影像学方法对人体内部进行无创检查，为医生提供准确的诊断依据。
医学影像技术的发展对于提高医疗水平、提升诊断效率起到了重要作用。
本文将详细介绍医学影像技术所需的专业知识技能。
2. 基本知识•解剖学：医学影像技术专业人员需要对人体解剖学有深入的了解，以便能够准确判断影像中的各个解剖结构。
•生理学：了解人体各个器官的正常生理功能及其异常变化，对于判断病变的程度和类型至关重要。
•影像学原理：掌握X射线、CT、MRI等各种医学影像设备的原理和操作方法，了解不同影像技术的应用场景和优缺点。
3. 影像解读技能•影像学分析：能够快速准确地分析和识别各种影像学表现，判断病变的性质、部位、范围等关键信息。
•病灶评估：通过影像学表现评估病变的性质、大小、形态等特征，为临床医生提供可靠的诊断依据。
•影像报告编写：根据影像学表现，能够编写详细准确的影像学报告，提供给临床医生进行诊断和治疗。
4. 影像处理和分析技术•影像重建：掌握常见的影像重建算法和软件，能够对原始影像进行处理，提高影像质量和诊断效果。
•影像分析：利用专业的医学影像处理软件，进行影像定量分析和功能分析，为疾病诊断和疗效评估提供支持。
•三维重建：能够利用三维可视化技术对影像进行三维重建，更直观地显示和分析病变内容。
5. 交流与团队合作能力•与临床医生沟通：医学影像技术专业人员需要与临床医生深入交流，了解病人的病史和临床症状，以更好地指导影像检查和解释影像学结果。
•与其他影像技术人员合作：医学影像技术通常需要与放射科医生、病理科医生等专业人员合作，共同制定最佳的影像学检查方案和诊断方案。
6. 持续学习与技术更新•跟进技术发展：医学影像技术发展迅猛，专业人员需要及时了解最新的影像技术和设备，不断学习和更新自己的知识。
•学术研究参与：积极参与医学影像学领域的学术研究，与同行交流和分享经验，提升自己的专业水平。
医学影像的图像处理技术
医学影像的图像处理技术一、前言医学影像学是一门应用广泛而又不断发展的学科，医学影像的图像处理技术应用十分广泛，它们不仅可以为临床医生诊疗提供重要的辅助手段，而且也可以用于多领域的研究。
在医学影像学的实践中，图像处理技术已经成为一项不可或缺的技术。
二、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的技术，它将数字图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析。
数字图像处理技术可分为以下几类：1. 信号处理技术信号处理技术是数字图像处理的基础，主要用于处理图像的亮度、对比度、平滑度等特征。
常用的信号处理技术有空域滤波、频域滤波等。
2. 图像压缩技术图像压缩技术是将数字图像经过压缩算法处理，达到减小文件大小的目的。
常见的图像压缩技术有JPEG、PNG、GIF等。
3. 形态学图像处理技术形态学图像处理技术是用于提取图像的形态学特征的一种处理技术，常用于边缘检测、形态学滤波等。
4. 分割图像处理技术分割图像处理技术是将图像分成不同的部分或区域的处理技术，常用于医学影像中对人体组织、器官的分割。
5. 三维图像处理技术三维图像处理技术是处理医学影像中三维模型的技术，其主要方法包括体绘制、表面绘制、投影法等。
6. 人工智能技术人工智能技术在医学影像处理中也越来越常见，主要包括机器学习、深度学习两种方法。
三、医学影像的处理在医学影像学中，可以应用以上数字图像处理技术，包括形态学处理、直方图均衡化、二值化、边缘检测、基于特征的分析等方法，实现对图像的增强、分割和分析。
以下是介绍几种较为常见的处理方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是医学影像中应用较广泛的一种图像增强技术。
图像直方图是指统计图像中各像素强度的数量分布情况。
通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。
2. 空域滤波空域滤波技术是医学影像处理中最基础的滤波方法之一。
常用的空域滤波方法包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。
医学影像图像处理与分析技术
医学影像图像处理与分析技术近年来，随着计算机科学和医学技术的快速发展，医学影像图像处理与分析技术在医学领域中发挥着越来越重要的作用。
医学影像图像处理与分析技术是指利用计算机技术和图像处理算法对医学影像进行处理和分析的一种技术手段。
医学影像图像处理与分析技术的主要目的是从医学影像中提取和解析出有用的信息，帮助医生进行诊断和治疗。
在过去，医生主要依靠肉眼观察影像进行判断，这种方法容易受到主观因素的影响，存在一定的局限性。
而借助图像处理与分析技术，医生可以对医学影像进行数字化处理和量化分析，从而得到更准确、更客观的诊断结果。
常见的医学影像图像处理与分析技术包括图像增强、图像配准、图像分割以及特征提取等。
图像增强是指通过算法或者方法来改善图像的质量，使得潜在的有用信息更加明显。
在医学领域中，由于某些原因（如器官运动、噪声等），医学影像常常存在一定程度的模糊和失真，图像增强技术可以帮助医生更好地观察和分析图像。
图像配准是指将多个医学影像的几何形态对齐，以便医生可以更好地比较和分析这些影像。
图像分割是指根据医学影像中的特定特征，将图像划分为不同的区域，以便医生对感兴趣的区域进行更详细的分析。
特征提取是指从医学影像中提取出与疾病相关的特征，以辅助医生进行诊断。
除此之外，医学影像图像处理与分析技术还与机器学习和人工智能相结合，形成了医学图像分析领域的新热点。
机器学习和人工智能是指通过训练和学习算法，使计算机能够自动识别和分析医学影像，从而提供更准确的诊断和预测。
借助这些技术，医生可以将大量的医学影像数据输入到计算机中，让计算机根据已有的经验和规则进行自动判断。
这不仅大大提高了医生的工作效率，还可以减少人为判断的主观偏差。
医学影像图像处理与分析技术的发展给医学诊断和治疗带来了巨大的进步。
它可以帮助医生发现微小的病变、提前发现潜在的疾病风险，并且可以根据不同患者的个体差异，提供个性化的治疗方案。
此外，医学影像图像处理与分析技术还在疾病的研究和临床试验中发挥着重要作用，帮助医学科学家深入探索疾病的病理机制和疾病的发生发展规律。
医学影像学中的图像处理技术
医学影像学中的图像处理技术随着科学技术的不断发展和进步，人们对于疾病的诊断和治疗要求也越来越高。
医学影像学作为现代医学中的一个重要分支，已经成为现代医学中不可或缺的一部分。
医学影像学不仅为医生提供了更多的诊断手段，而且为病人的治疗方案制定和治疗效果评估提供了重要的依据。
而图像处理技术在医学影像学中的应用，则进一步提高了医生对影像信息的解释、分析和利用的效率。
一、医学影像学中的图像处理技术简介医学影像学中的图像处理技术是指利用计算机技术对原始医学影像进行数字化、分析、处理和展示的技术手段。
图像处理技术主要包括数字图像处理、图像分析、特征提取、图像增强、三维重建、医学图像配准、图像分类识别等。
数字图像处理将图片转化成一组数字信号，对于这组数字信号进行处理和分析，可以得到医学影像的各种信息。
图像分析是对医学影像进行分析和识别，以帮助医生诊断和治疗疾病。
特征提取是指从医学影像中提取出相关的信息，为后续图像分析和治疗提供依据。
图像增强是指利用图像处理技术使得影像的质量更加清晰、准确，以帮助医生诊断和治疗。
二、医学影像图像处理技术的应用1、医学影像的数字化数字化是医学影像中最基本也是最重要的处理技术，是将医学影像采集的过程进行数字化，这样就可以利用计算机进行存储、传输、处理等操作。
数字化是实现其他图像处理技术的前提，也是医学影像学的数字化发展的起点。
2、医学图像的增强处理医学图像增强技术主要是为了让影像中更多的信息有效地被提取和利用。
例如，超声影像常常因为病人体壁膜的吸收和衰减而导致图像质量较差，这时候就可以使用增强技术对影像进行处理，让医生更容易诊断和治疗。
3、三维重建三维重建是指将医学影像处理成三维模型，使医生对人体器官的内部结构有更加具体和真切的认识。
例如，在骨科医生的手术之前，医生可以对拍摄的骨科影像进行三维重建，以了解患者骨骼的情况，确定手术路径和手术方案，以保证手术的效果和成功率。
4、医学图像配准医学图像配准技术是将不同时间和不同成像方式的影像进行对齐，从而帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病。
医疗影像学中的图像处理技术使用方法
医疗影像学中的图像处理技术使用方法随着医学影像学的发展和迅速发展的数字化技术，图像处理技术在医疗影像学中的应用变得越发重要。
医疗影像学使用图像处理技术可以有助于医生更准确、更迅速地进行诊断，为患者提供更好的医疗服务。
本文将介绍几种常见的医疗影像学中的图像处理技术使用方法。
1. 图像增强图像增强是一种常见的图像处理技术，在医疗影像学中有着广泛的应用。
常见的图像增强技术包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波和锐化等。
灰度拉伸可以通过增加图像的动态范围来增强图像的对比度，使得医生能够更清晰地观察图像细节。
直方图均衡化可以通过对图像的像素值进行调整来增强图像的对比度。
滤波技术可以去除图像中的噪声，从而提高图像的质量。
锐化技术可以增强图像中的边缘，使得图像更加清晰。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为多个具有相似特征的区域的过程。
在医疗影像学中，图像分割可以用于分离不同组织、器官或病变区域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和聚类等。
阈值分割是一种简单而常用的方法，通过设定一个阈值将图像中的像素分为不同的区域。
区域生长方法是从种子点开始，逐步地生长，直到满足某个停止准则为止。
边缘检测方法可以在图像中找到不同区域之间的边界。
聚类方法可以根据像素的灰度值或其他特征将图像分为不同的类别。
3. 三维重建在某些情况下，医疗影像学需要对二维图像进行三维重建，以得到更全面的信息。
三维重建是将一系列的二维图像组合起来，形成一个三维模型。
常见的三维重建方法包括体素插值、曲面重建和体绘制等。
体素插值是一种将二维图像的像素值插值为三维体素值的方法，从而得到一个连续的三维模型。
曲面重建是根据二维图像中的边界信息重建出三维模型的表面。
体绘制可以根据体素信息将三维模型转化为可视化的图像。
4. 特征提取和分类在医疗影像学中，特征提取和分类是一项重要的任务，可以帮助医生识别和分类不同的病变或组织。
特征提取是从图像中提取具有区分度的特征，例如纹理特征、形状特征和灰度特征等。
医学影像处理
医学影像处理随着医学技术的不断进步，医学影像处理在临床诊断和研究领域中发挥着越来越重要的作用。
医学影像处理是通过数字化技术对医学影像进行处理和分析，从而提取出有用的信息，辅助医生进行疾病的早期诊断、疗效评估和手术规划等工作。
一、医学影像处理的基本原理医学影像处理主要基于数字图像处理的原理。
首先，医学图像通过数码设备采集并转化为数字信号，然后通过图像处理算法对图像进行增强、滤波、分割、配准等处理。
最后，经过处理得到的图像可以用于进一步的疾病分析和诊断。
二、医学影像处理的应用领域1. 结构医学影像处理：结构医学影像处理主要用于对人体内部结构的表征和定量分析。
例如，对CT、MRI等影像进行骨骼、器官的分割和三维重建，帮助医生观察病变的范围和位置。
2. 功能医学影像处理：功能医学影像处理主要用于对人体功能活动的定量分析。
例如，对PET、fMRI等影像进行脑功能活动的定量分析，帮助医生研究脑部疾病的发生和发展机制。
3. 医学图像配准：医学图像配准是指将不同时间、不同技术、不同模态的医学图像进行对齐，使得医生可以更方便地观察和比较。
例如，通过对比病人的不同年龄阶段的CT影像，医生可以更准确地判断病变的发展情况。
4. 医学图像分割：医学图像分割是将医学图像中的感兴趣物体或区域从背景中分离出来的过程。
通过医学图像分割，医生可以更准确地测量病变的大小和形状，做出更准确的诊断。
5. 医学图像增强：医学图像增强是通过一些数学和物理的方法，使得图像的质量得到提高。
例如，去除图像中的噪声、消除图像中的伪影等。
医学图像增强可以使医生更清晰地观察病变细节，提高诊断准确性。
三、医学影像处理的挑战和发展方向虽然医学影像处理在临床应用中取得了显著的成果，但仍然面临一些挑战。
首先，医学影像处理需要耗费大量的计算资源和算法，对计算机的算力和存储要求较高。
其次，医学影像处理的算法和技术需要与医疗设备进行紧密结合，与医生的实际需求相结合。
医学影像处理和医学图像分析
医学影像处理和医学图像分析一、医学影像处理医学影像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对医学影像进行各种操作和处理，以达到更好的图像质量和更精确的诊断效果。
医学影像处理主要包括以下几方面内容：1. 图像增强：主要包括小波变换、直方图均衡化、灰度变换等技术，可以使图像变得更清晰、更鲜明，方便医生对图像进行观察和诊断。
2. 图像重建：主要包括逆问题处理、超声成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等技术，可以通过不同的成像方式来重建医学图像，使医生能够更全面地了解病情。
3. 图像分割：主要包括阈值分割、区域分割和分水岭分割等技术，可以将图像中感兴趣的部分分离出来，提取出病变区域，方便医生对病情进行定位和判断。
4. 图像配准：主要包括非刚性配准、改进型极限点法和基于形态学的方法等技术，可以将不同的医学影像进行配准，以便医生更好地观察和比较病变区域。
二、医学图像分析医学图像分析是指利用计算机图像处理技术对医学图像进行数据分析和处理，以提取有用的信息和指标，帮助医生进行准确定量的病情诊断和治疗计划制定。
医学图像分析主要包括以下几方面内容：1. 影像特征提取：主要是指通过分析和处理图像中的特征，提取出疾病特征，从而进行病情诊断和分析，如纹理特征、形状特征、空间特征等等。
2. 分类方法：主要包括机器学习技术、人工神经网络等方法，通过对已有的病例数据进行训练，从而预测未知的病情类型。
3. 回归分析：主要是指针对不同的病情特征，对未来发展趋势进行预测，以便进行更有效的治疗和干预。
4. 三维图像重建：主要使用计算机辅助设计软件（CAD）进行三维图像重建，如基于CT、MRI等病例数据，生成更直观的三维模型，便于医生进行手术规划和实施。
综上，医学影像处理和医学图像分析是医学图像处理领域中两个十分重要的方向，通过对这方面技术的研究和应用，可以为临床医生带来更为准确、高效、全面的病情诊断和治疗决策，有助于提高医疗水平和质量。
医学影像中的图像处理与分析
医学影像中的图像处理与分析医学影像技术是现代医疗领域不可或缺的一环，以其高精度、高效率、非侵入性等优势，成为临床诊断和治疗的重要手段。
医学影像的最终目的是通过对影像图像进行处理和分析，提供诊断、治疗和研究的准确性和便利性。
医学影像的图像处理和分析技术也随着技术的发展而迅速发展。
本文将介绍医学影像中的图像处理和分析技术。
一、医学影像的常用处理与分析技术1. 图像的去噪和增强医学影像图像中存在一定的噪声和模糊，影响诊断和治疗的准确性和效果。
图像去噪和增强就可以很好地解决这一问题。
去噪技术主要有高斯滤波和中值滤波。
图像增强技术有直方图均衡化、拉普拉斯增强等。
2. 图像的分割图像分割是医学影像处理和分析过程中的基础技术。
它是将图像分为不同的区域，将图像和物体分离的过程。
图像分割将图像中的不同组织和结构进行区分标记，如白色代表骨骼，灰色代表肌肉，黑色代表空气等。
医学影像的分割主要分为阈值分割、区域生长分割、边缘检测分割等。
3. 三维重建和可视化三维重建和可视化技术是现代医疗领域非常重要的技术之一。
通过对多层次的二维影像进行处理和合成，构建出人体器官和组织的三维立体结构，增强了医生对器官和组织结构的认识和了解。
目前，三维重建技术主要包括基于体素的体绘制、基于曲面重建等方法。
4. 特征提取和分类诊断在医学影像的识别和分类过程中，特征提取是最关键的一步。
主要通过提取影像中各个结构的形状、质地、颜色等特征，进行分类和诊断。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、主成分分析等。
二、医学影像处理和分析技术的应用1. 临床诊断医学影像处理和分析技术在临床上的应用非常广泛，如疾病的早期发现、疾病的诊断、疾病的评估和跟踪治疗效果等方面。
2. 医学研究医学影像技术对医学研究也起到了重要的作用，如基于医学影像的疾病机制的研究、基于医学影像的新药研发和临床试验等。
3. 教育培训医学影像处理和分析技术在医学教育和培训中也扮演重要的角色。
医学影像处理技术
医学影像处理技术一、引言医学影像处理技术是一项应用广泛的先进技术，可以将医学图像数据转换为可视化的信息，从而帮助医生做出更精准的诊断和治疗方案。
医学影像处理技术包括图像采集、预处理、特征提取和分类等多个环节，其应用范围涵盖了医学诊断、疾病监测、手术操作、药物研发等多个领域。
本文将从图像采集、预处理、特征提取和分类四个方面，介绍医学影像处理技术在医学领域的应用。
二、图像采集图像采集是医学影像处理技术的第一步，用于获取患者的医学图像数据。
医学图像数据的获取方式包括X线成像、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声成像等多种技术。
不同的采集方式有着各自的优缺点，医生需要根据病人的具体情况选择合适的采集方式。
例如，CT扫描适用于骨骼系统和肺部的成像，而MRI具有更高的软组织成像能力，适用于神经系统和心血管系统等方面的诊断。
不同的采集方式也决定了图像的分辨率和噪声水平，这些都将影响后续的图像处理和分析结果。
三、图像预处理图像预处理是医学影像处理技术的第二步，其目的是减少图像噪声、增加对比度、去除伪影，以便更好地提取图像特征和分析。
常用的预处理方法包括去噪、增强、平滑、滤波等。
例如，图像增强可以通过增加对比度和亮度来提高图像的清晰度和易读性；图像平滑可以通过滤波去除高频噪声和伪影，使得图像边缘更加清晰和准确。
此外，预处理也包括图像配准、切片和分割等步骤，这些方法可以帮助医生更好地理解和分析医学图像，在病人的诊断和治疗过程中起到重要的作用。
四、特征提取特征提取是医学影像处理技术的核心环节，其目的是根据医学图像数据提取有意义的特征信息，从而实现对重要结构或异常组织的自动或半自动识别和定位。
为了更准确地提取医学图像的特征信息，需要使用各种图像处理和计算机视觉技术，如形态学处理、灰度共生矩阵（GLCM）特征提取、图像分割等。
例如，病灶的大小、形状、密度、血管的数量和血流速度等特征可用于疾病诊断和治疗，而不同的组织类型和病理状态也表现不同的形态和结构，这些信息都可以被提取出来作为进一步判断和分析的依据。
1+x数字影像处理职业技能
1+x数字影像处理职业技能1+x数字影像处理职业技能一、图像基础原理1.影像采集原理：影像是由摄影机或其他传感器通过中继设备(如电脑)捕捉或拍摄的图像。
摄影机通常是一台放大器，可以把光子投射在CCD(可变分辨率成像器)或CMOS(负号码模拟集成电路 )上，从而获得图像信息。
2.像素：像素是图像中的基本单元，也可以说是图像的最小组成单位，它们构成了图像的灰度信息，可以用灰度值来衡量像素的大小。
3.图像分辨率：图像分辨率是指图像中像素的密度，即图片中每一英寸所包含的像素点数，也可以说是一幅图片中每一个像素点的大小。
4.图像颜色空间：颜色空间是指用来表示色彩的数学模型，必须具有一定的规则，才能区分某种颜色的细微变化。
一般来说，较常用的颜色空间有RGB、CMYK、YCbCr、HSV等。
二、图像存储技术1.图像压缩技术：图像压缩技术是指通过减少图像数据量，达到节省存储空间及减少数据传输等目的的技术。
常用的图像压缩技术有无损图像压缩、有损图像压缩等。
2.图像文件格式：图像文件格式是指图像文件的存储格式，它决定了图像数据的存储方式和查看方式，常用的有BMP、JPG、GIF、TIFF、PNG等文件格式。
三、图像处理技术1.图像重采样：图像重采样是指通过改变图像的大小或形状等，达到某种处理效果的一种技术。
常用的图像重采样技术有双线性插值、最近邻插值等。
2.图像增强：图像增强是一种通过改变图像的亮度、对比度、饱和度等参数，来改善图像质量的技术。
常用的图像增强技术有对比度增强、曝光改进、去雾等。
3.图像分割：图像分割是指将图像中的对象从其他组成部分中分离出来的一种技术。
常用的图像分割技术有阈值分割、区域增长分割、形态学分割等。
四、图像集成技术1.图像组合：图像组合是指将多个图像组合在一起，产生协同的一种技术。
常用的图像组合技术有图像融合、图像融合等。
2.图像识别：图像识别是指通过有效的数字图像处理技术，将图像中的物体识别出来的技术。
医学影像技术专业学生具备的专业技能
医学影像技术专业学生具备的专业技
能
医学影像技术专业学生需要具备以下专业技能：
1. 医学影像设备操作技能：熟练掌握各种医学影像设备的操作方法，包括 X 光机、CT 机、MRI 机、超声诊断仪等。
能够正确操作设备，获取高质量的影像图像。
2. 医学影像图像处理技能：掌握医学影像图像处理软件的使用方法，能够对获取的影像图像进行处理和分析，如调整图像对比度、增强图像细节等，以提高诊断的准确性。
3. 医学影像诊断技能：具备扎实的医学影像诊断知识，能够准确解读各种医学影像图像，包括 X 光片、CT 图像、MRI 图像等。
能够识别各种病理变化，为临床医生提供准确的诊断依据。
4. 辐射防护技能：了解辐射的危害，掌握辐射防护的基本知识和技能，能够正确使用防护设备，减少辐射对自身和患者的危害。
5. 沟通与协作技能：具备良好的沟通能力，能够与医生、患者及其家属进行有效的沟通。
同时，能够与其他医疗团队成员协作，共同完成诊断和治疗任务。
6. 医学伦理和法律法规：了解医学伦理和法律法规的相关知识，遵守职业道德规范，保护患者的隐私和权益。
7. 持续学习能力：医学影像技术不断发展，学生需要具备持续学习的能力，关注行业新技术和新进展，不断更新知识和技能，以适应未来工作的需求。
综上所述，医学影像技术专业学生需要具备多方面的专业技能，包括医学影像设备操作、图像处理、诊断、辐射防护、沟通协作、医学伦理和法律法规等方面的能力。
只有具备这些技能，才能成为一名合格的医学影像技术专业人员。
医疗影像处理技术综述
医疗影像处理技术综述近年来，随着医疗领域的迅猛发展，医学影像成为无法替代的临床诊断工具之一。
医疗影像处理技术在影像采集、存储、传输和分析等方面发挥着重要作用。
本文将对医疗影像处理技术进行综述，介绍其相关概念、应用领域和发展趋势。
一、医疗影像处理技术概述医疗影像处理技术是指利用计算机和图像处理算法来获取、分析和处理医学影像的过程。
医学影像是通过各种成像设备如X射线、CT、MRI等获取的人体内部结构和功能信息的可视化呈现。
医疗影像处理技术主要包括图像重建、增强、分割、配准和识别等多个步骤，从而为医生提供更准确、全面的诊断依据。
二、医疗影像处理技术应用领域1. 诊断与辅助医疗影像处理技术为医生提供了更多的诊断手段和辅助工具。
通过图像分割和配准技术，可以在影像中检测病灶、测量和分析病灶的大小和形状，并提供更准确的定量结果。
此外，医学影像处理还可以用于辅助诊断，例如通过图像纹理分析、深度学习等技术判断肿瘤的恶性程度等。
2. 手术规划与导航医疗影像处理技术在手术规划和导航中发挥着重要作用。
通过将患者的医学影像与实际手术中获得的影像进行配准，医生可以实时导航手术器械并进行准确定位。
这种技术可以缩短手术时间、减少手术创伤，并提高手术安全性和精确度。
3. 研究与教学医疗影像处理技术在医学研究和教学中也具有重要意义。
通过对医学影像的分析和处理，研究人员可以发现潜在的疾病特征、探索新的诊断指标，并为新药研发提供支持。
此外，医学影像处理技术还可以用于医学教学，通过对影像的数字化处理，为学生提供更直观、生动的教学工具。
三、医疗影像处理技术发展趋势1. 人工智能与深度学习近年来，人工智能和深度学习在医疗影像处理领域取得了重大突破。
通过训练大量的医疗影像数据，深度学习算法能够自动学习特征，并预测患者的疾病风险、诊断结果等。
人工智能在医学影像处理中的应用正在日益广泛，有望为医生提供更准确，快速的诊断工具。
2. 虚拟现实与增强现实虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在医学影像处理中的应用也越来越受到关注。
医学影像分析的基本方法和技术
医学影像分析的基本方法和技术在医学中，影像学是一项重要的技术，它可以帮助医生诊断患者的疾病。
医学影像分析是现代医学中的一个不可或缺的组成部分。
它结合了医学、计算机科学、统计学等多种学科，通过对影像进行表面和内部分析，提供有关病理更新进展、预测疾病进程等重要信息，从而帮助医生更好地治疗患者。
医学影像分析面临着诸多挑战，因此需要采用各种方法和技术来解决这些问题。
一、基本方法1.图像预处理在医学影像处理之前，需要对图像进行预处理。
这个步骤通常包括去除图像中的噪声、增强图像的对比度和亮度，并进行图像几何校正和旋转。
这些操作有助于增加图像的质量，从而提高医学影像分析的准确性。
2.医学影像分割医学影像分割是将影像分为不同的区域的过程。
这个过程是非常重要的，因为它有助于区分影像中的不同组织、器官和病理学变化。
医学影像分割通常包括基于形状模型、基于阈值、基于尺度空间、基于熵和基于神经网络等多个方法。
3.医学影像特征提取特征提取是在影像中提取有关组织和器官的定量特征的过程。
在医学影像分析中，通常会提取形状、灰度和纹理等特征。
这些特征有助于诊断各种疾病和评估疾病进展。
4.医学影像分类医学影像分类是根据提取的特征来识别疾病的过程。
这个过程通常是基于已有的诊断知识，或是通过机器学习算法来自动分类。
医学影像分类可以分为二分类和多分类，具体的选择会根据特定的医学问题而定。
二、基本技术1.计算机视觉技术计算机视觉技术是医学影像处理的核心之一。
它包括图像预处理、图像分割、特征提取和分类等多种方法。
例如，支持向量机、神经网络和决策树等机器学习算法，都是计算机视觉技术中常用的工具。
2.图像处理技术图像处理技术是医学影像处理的一个重要组成部分。
它包括滤波、变换、膨胀、腐蚀、形态学处理等多种方法。
这些技术可以从影像中提取出有用的信息，并加以分析。
3.三维可视化技术三维可视化技术是医学影像分析的一项重要技术。
它可以对影像进行三维重构和可视化，从而更好地展示影像中的结构和器官。
医学影像处理技术的使用方法和注意事项
医学影像处理技术的使用方法和注意事项医学影像处理技术是一种非常重要的医学工具，可用于获取、分析和解释医学影像数据。
它在医学诊断、治疗和研究领域中扮演着关键的角色。
然而，正确使用和注意事项对于获得准确的分析结果和保护患者隐私非常重要。
下面将介绍医学影像处理技术的使用方法和注意事项。
一、使用方法1. 图像获取和预处理在开始医学影像处理之前，首先需要获取高质量的医学图像。
这可能需要使用X射线、CT扫描、MRI或其他成像技术。
图像质量对于后续的处理和分析至关重要，因此必须采取适当的方法来避免或消除可能导致图像质量下降的因素，如运动伪影、噪声等。
2. 影像分割和特征提取医学影像处理的关键步骤是对图像进行分割和特征提取。
分割是将图像划分为不同的组织区域或结构的过程，而特征提取是从这些区域中提取有用的特征，以进行进一步的分析和识别。
常见的图像分割和特征提取方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和形态学运算等。
3. 影像重建和三维可视化在某些情况下，需要对医学图像进行重建和三维可视化。
重建是将二维图像转换为三维模型或体积的过程，这有助于对内部结构的更深入理解。
三维可视化则是将重建后的图像以三维形式进行展示，使医生能够更直观地观察和分析图像。
4. 影像分析和诊断辅助医学影像处理技术还可用于辅助医生进行诊断。
通过分析图像特征、定量测量和比较不同时间点的图像，可以帮助医生确定病变的类型、位置和进展情况。
这对于及早发现疾病、追踪疾病进展和制定适当的治疗方案至关重要。
二、注意事项1. 数据安全和隐私在医学影像处理过程中，保护患者的隐私和数据安全是重要的考虑因素。
医疗机构和影像处理软件应严格遵守相关法律法规，对患者数据进行保护和加密，确保数据不被未经授权的人访问或使用。
2. 测量误差和准确性医学影像处理过程中，测量误差和准确性是需要特别注意的问题。
图像质量、不同操作人员之间的差异、软件算法等因素都可能导致测量的差异或误差。
因此，在进行量化测量和比较时，应确保使用一致的参数和方法，并对结果进行验证，以确保准确性。
医学影像技师了解医学影像设备和像处理技术
医学影像技师了解医学影像设备和像处理技术医学影像技师了解医学影像设备和图像处理技术医学影像技师（Radiologic Technologist）是医疗领域中负责执行医学影像项目的专业人员。
他们经过相关培训，掌握医学影像设备的操作、维护以及图像处理技术。
本文将介绍医学影像技师对医学影像设备和图像处理技术的了解。
一、医学影像设备1. X射线机X射线机是医学影像技师最常用的设备之一。
它利用X射线穿透物体并被感应器接收，形成影像。
医学影像技师需要熟悉X射线机的不同模式和参数设置，以获得清晰的影像。
此外，他们还需要了解安全操作规范，保护自己和患者免受辐射伤害。
2. CT扫描仪CT扫描仪利用X射线通过不同角度对身体进行断层扫描，产生大量的图像数据。
医学影像技师需要了解CT扫描仪的工作原理，熟悉扫描参数的选择和调节，以及如何正确地放置患者，以获得高质量的图像。
3. MRI设备MRI设备利用磁场和无线电波来生成详细的身体结构图像。
医学影像技师需要了解MRI设备的操作步骤、参数设置和安全注意事项。
他们还需要与患者沟通，以确保患者在MRI检查中的舒适度和安全性。
4. 超声波检查设备超声波检查设备利用高频声波检测身体内部结构。
医学影像技师需要掌握超声波设备的不同模式和设置，以便能够准确识别异常情况。
此外，他们还需要与医生合作，根据需要进行实时超声引导操作。
二、图像处理技术1. DICOM图像格式医学影像设备生成的图像通常使用DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式存储和传输。
医学影像技师需要了解DICOM格式的工作原理，以及如何读取、解释和处理DICOM图像。
他们可能需要使用DICOM工具软件来调整图像的对比度、亮度和分辨率。
2. 图像重建与增强技术医学影像技师可以利用图像重建和增强技术改善图像质量。
例如，他们可以使用滤波器去除噪声，并应用不同的图像增强算法来突出显示特定的组织结构或病变。
医学影象处理技术
医学影象处理技术
医学影像处理技术是一种利用计算机技术对MRI、CT、X光等医学影像进行处理和分析的技术。
它可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，促进医学研究的发展。
医学影像处理技术可以分为以下几类。
一、图像复原
图像复原是指通过对图像进行降噪、去模糊等处理，使图像恢复原始信息的一种技术。
在医学影像处理中，图像复原常常用于去除图像中的噪声、模糊等，提高图像的清晰度和
分辨率。
常用的图像复原算法有基于滤波器的算法、基于小波变换的算法等。
二、图像增强
图像增强是指通过对图像进行对比度增强、色彩增强等处理，使图像更加清晰、易于
观察和分析的一种技术。
在医学影像处理中，图像增强主要用于突出图像中的特征结构、
改善图像的视觉效果。
常用的图像增强算法有直方图均衡化、增强滤波、Retinex算法
等。
三、图像分析
图像分析是指通过对图像进行数字化、分类、计量等处理，提取图像中有用的医学信
息的一种技术。
在医学影像处理中，图像分析主要用于定量分析图像中的组织结构、病变
区域等，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
常用的图像分析算法有边缘检测、形态学分析、模板匹配等。
四、图像识别
总之，医学影像处理技术可以帮助医生更好地理解和分析图像信息，提高诊断效率和
准确性，为医学研究提供有力的支持。
医学影象处理技术
医学影象处理技术
医学影像处理技术是一种应用计算机技术和图像处理技术的医学技术，它可以将医学影像数据转化为数字信号，通过计算机处理和分析，得出医学诊断结果。
医学影像处理技术在医学领域中具有广泛的应用，可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
医学影像处理技术主要包括图像采集、图像处理和图像分析三个方面。
图像采集是指通过医学影像设备获取患者的影像数据，如X光、CT、MRI等。
图像处理是指对采集到的影像数据进行数字化处理，包括去噪、增强、分割、配准等。
图像分析是指对处理后的影像数据进行分析和诊断，如肿瘤检测、病变分析、血管分析等。
医学影像处理技术的应用范围非常广泛，可以用于各种医学领域的诊断和治疗。
例如，在肿瘤诊断中，医学影像处理技术可以帮助医生更准确地定位肿瘤位置和大小，评估肿瘤的生长速度和转移情况，制定更有效的治疗方案。
在心血管疾病诊断中，医学影像处理技术可以帮助医生分析心脏和血管的结构和功能，评估心脏病变的程度和严重程度，制定更科学的治疗方案。
除了在医学诊断中的应用，医学影像处理技术还可以用于医学研究和教育。
例如，在医学研究中，医学影像处理技术可以帮助研究人员分析疾病的发病机制和治疗效果，为新药研发和治疗方案的制定提供科学依据。
在医学教育中，医学影像处理技术可以帮助医学生更深入地了解人体结构和疾病变化，提高医学生的诊断能力和治疗
水平。
医学影像处理技术是一种非常重要的医学技术，它可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，医学影像处理技术的应用前景将会越来越广阔。
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照片编辑“高棉的微笑”使用“镜头矫正”滤镜对画面进行矫正，操作步骤如下：（1）在Photoshop中，打开文件“吴哥少女.jpg”。
双击工具箱中的“抓手工具”，令窗口缩放至合适显示比例。
（2）在图层面板上右键单击“背景”图层，从弹出的快捷菜单中选择“复制图层…”命令，在“复制图层”对话框中，命名新图层为“镜头矫正”，如图4所示，单击“确定”按钮。
（3）单击“背景”图层的“指示图层可见性图标”，隐藏该图层。
图4 “复制图层”对话框（4）为了防止在镜头矫正过程中图像转到画布之外，要向四周扩展画布。
可在菜单栏中选择“图像”→“画布大小…”命令，选中“相对”复选框，输入需要扩展的相对尺寸。
如图5所示，单击“确定”按钮。
图5 “画布大小”对话框（5）在菜单栏中选择“滤镜”→“扭曲”→“镜头矫正…”命令，出现扩展至全屏幕的“镜头矫正”对话框，矫正由于仰拍造成的镜头成像变形。
○1为了便于观察，取消对话框下方的“显示网格”复选框；使用对话框左侧工具属性栏的“拉直工具”沿着窗格清晰的雕刻纹理，绘制一条水平矫正线将图像拉直到新的横轴，画面自动旋转相应的角度，如图6所示。
图6 用拉直工具进行倾斜矫正○2调整右侧“变换”栏目中的“垂直透视”数值，矫正由于仰角拍摄令镜头产生近大远小畸变，设置参考如图7所示，单击“确定”按钮。
图7 用垂直透视矫正参考数值镜头矫正前、后对比效果如图8所示。
图8 矫正前、后对比效果说明（1）“镜头矫正”滤镜可用来旋转图像，或修复由于相机垂直或水平倾斜而导致的图像透视现象。
相对于使用“变换”命令，此滤镜的图像网格使得这些调整可以更为轻松精确地进行。
（2）“垂直透视”校正由于相机向上或向下倾斜而导致的图像透视，使图像中的垂直线平行。
“水平透视”校正左、右方向的图像透视，并使水平线平行。
“角度”旋转图像可以针对相机歪斜加以校正。
2．曝光调整在摄影技术中，曝光调整分为全局调整和区域调整两个方面，在“数字暗房”中则主要对应使用“色阶”和“曲线”两个命令。
当然特定区域的曝光调整需要首先使用选择工具进行选取。
全局的调整使用色阶调整图层，提高画面的整体亮度，操作步骤如下：（1）确认当前图层为“镜头矫正”。
在菜单栏中选择“图层”→“新建调整图层”→“色阶…”命令，在弹出的“新建图层”对话框中命名图层，参数设置如图9所示。
单击“确定”按钮，出现“色阶”对话框。
图9 “新建图层”对话框（2）在“色阶”对话框的直方图中，用坐标形式标出了画面中暗部与高光的分布，左边是暗部，右边是高光。
在直方图下边有3个箭头滑块，用于调整照片的亮度值。
3个滑块从左至右分别表示黑场、中间调和白场。
在准确曝光的情况下，照片通常具有完全调。
也就是说，照片中最亮的地方是纯白，最暗的地方是纯黑。
但这张照片只有较灰的白，导致了高光不足的效果。
要迅速调整这张照片的阶调范围使其变成完全调，就需要把白场滑块向左移直到曲线的右端。
这样做实质上是告诉Photoshop “把所有比这里亮的地方都变成纯白”。
如图10所示。
色阶调整后的直方图效果如图11所示。
图10 “色阶”对话框图11 色阶调整后的直方图说明（1）调整图层具有以下优点：●编辑不会造成破坏。
可以尝试不同的设臵并随时重新编辑调整图层。
也可以通过降低调整图层的不透明度来减轻调整的效果。
●编辑具有选择性。
在调整图层的图像蒙版上绘画可将调整应用于图像的一部分。
通过重新编辑图层蒙版，可以控制调整图像的任何部分。
●能够将调整应用于多个图像。
在不同图像之间拷贝和粘贴调整图层，以便应用相同的颜色和色调调整。
（2）调整图层将影响其下方的所有图层：通过做出一次调整即可校正多个图层，而无需单独调整每个图层。
如果只想影响下方相邻图层，可以选中图8中的“使用前一图层创建剪贴蒙版”复选框；也可以在创建调整图层后，在图层面板上两个图层的边界处按住Alt 键单击鼠标即可，此时调整图层图标左侧出现“ ”标记，该操作称为“创建剪切蒙版”；再次按住Alt键点击可解除；快捷键是:Ctrl+Alt+G。
（3）色阶图只是一个直方图，用横坐标表示亮度特性值，纵坐标表示频数或频率值，各组的频数或频率的大小用直方柱的高度表示。
在数字图像中，色阶图是说明照片中像素色调分布的图表。
✌小技巧（1）一般来说在调整输入色阶的高调值与低调值的时候，可以将直方图上没有像素或像素很少的那一端，作为调整点。
如果高调一端（右侧）没有像素，就将高调那端移向低调；低调那端（左侧）没有像素就将低调那端向高调方向拉。
调整量应该就设在直方图柱线开始增多的那个位臵，这样就不会损失暗部或亮部的细节，如图11所示。
（2）按住Alt键的同时移动滑块可以预览调整效果，当颜色开始显露时，意味着暗部或高光的像素开始受到影响，应避免调整过度，损失暗部或亮部细节的情况。
（3）由于使用了调整图层，只需双击图层面板中的色阶调整图层图标，就可以重新打开色阶调整对话框，进行编辑调整。
局部曝光的调整为了突出人物，需要增强人物面部的亮度或对比度。
这里使用更为精确、细致的“曲线”工具进行调整。
使用曲线调整图层提高人物面部高光区域的亮度，操作步骤如下：(1)使用“套索工具”，粗略选取人物区域。
由于后面要对选区进行羽化，选取时应注意与人物边缘保持适当距离，如图12所示。
图12 粗略选取人物区域(2)为了避免由于局部亮度的变化，导致所选区域边缘凸显，可单击工具属性栏上的“调整边缘…”（Refine Edge…）按钮，将选区羽化，使曲线命令的影响逐渐消隐。
参数设置如图13所示。
图13 选区边缘调整效果说明―调整边缘‖对话框中，各参数意义如下：●―半径‖的作用是，通过增大数值，将选区边缘变得更加柔和，特别适合于调整具有柔软边缘的对象，比如柔软的头发。
如果边缘过于生硬，在合成时会显得不自然，该选项可以很好地解决这个问题。
●―对比度‖的作用是，通过增大数值将边缘变得更加硬（与―半径‖相反）。
如果抠取的是边缘十分清晰的主体，可以利用该选项增加边缘的清晰程度。
●增加―平滑‖值可以将选区中的细节弱化，去除毛刺或者缝隙，使选择区边缘更加平滑。
●―羽化‖选项可以将选区边缘进行模糊处理，它和―半径‖选项是不同的，―半径‖选项是向选区内部渐隐，而―羽化‖选项则向边缘两侧软化。
相比来讲，―半径‖选项更不易引起白色杂边或者黑色杂边现象。
●―收缩/扩展‖选项可以将选区变大或变小，如果选区选取过大，会露出一部分背景，只要将它缩小一点，情况就可以得到改善。
(3)单击图层面板下方的“创建新的填充或调整图层”按钮，如图14所示。
从弹出的菜单中选择“曲线…”命令，在图层面板中添加“曲线”调整图层。
图14 “创建新的填充或调整图层”按钮(4)弹出“曲线”对话框后，按住Ctrl键的同时，单击画面人物额头高光的位置，将该高光的亮度坐标标记在曲线上，如图15所示，参考输入值和输出值均为155。
图15 定位人物面部高光亮度坐标注意此时，选区自动转化为调整图层的蒙版，随时可以对蒙版进行编辑。
说明（1）在图15中，采样坐标值“155”只是一个参考值，用户在实际操作中选择的标记可能会与该值略有差异。
（2）对于多余的坐标点，可通过使用鼠标将其拖动到方图外的方法删除。
(5)用相同的方法，在人物的面颊亮度过渡区域做标记，如图16所示，参考输入值和输出值均为115。
目的是为了更加精确地控制人物面部光线。
图16 定位面部过渡区域亮度坐标(6)最后，在人物的面颊阴影处做标记，如图17所示，参考输入值和输出值均为35。
定位该点是为了使暗部基本保持直线不弯曲，即输入亮度值等于输出亮度值不变。
图17 定位面部阴影区域亮度坐标(7)选择第1个标记，使用鼠标垂直向上拖动，令额头的定位点输出框中的亮度值由155提高为约182，意味着额头更亮了；选择第2个标记，也可按下键盘上的光标移动键“↑”，将面颊的过度区域定位点输出框中的亮度值由115提高为约134，意味着面颊更亮了；保持阴影部分定位点亮度值不变。
产生的效果是人物面部明暗的对比更加强烈，令人物更加突出。
如图18所示。
图18 局部亮度调整效果(8)重新命名该调整图层为“曲线–局部曝光调整”。
说明在如图19所示的“曲线”对话框中，Photoshop将图像的暗调、中间调和高光通过一条曲线来表达。
曲线左下角的端点代表暗调，右上角的端点代表高光，中间的过渡代表中间调。
注意左方和下方有两条从黑到白的渐变条。
位于下方的渐变条代表着绝对亮度的范围，所有的像素都分布在0至255之间。
位于左方的渐变条代表了变化的趋势，对于曲线上的某一个点来说，往上移动就是加亮，往下移动就是减暗。
在图19中，线段上有a、b、c三点，从上述分析中可知，a是图像中较暗的部分，c代表较亮的部分，b位于两者中间。
经过调整后b和 c沿Y轴向上方移动了一段距离。
由于往上移动等同于加亮，所以调整后的效果是：较暗部分保持不变，中间和较亮部分均加亮，这样图像看起来当然变亮了。
但由于b、c两点在Y轴方向上的移动距离不同，c移动较多而b移动较少。
这就意味着两点加亮的程度不同。
此外由于曲线的两个端点并没有移动，这意味着原图中的纯黑或纯白部分并没有被改变。
图19 曲线工具调整方法及含义在调整了人物面部的亮度后，还应该改善人物的肤色，我们将采用另外一种针对颜色进行精确调整的方法：“可选颜色”命令。
使用可选颜色调整图层进一步改善人物面部的肤色，操作步骤如下：(1)单击图层面板下方的“创建新的填充或调整图层”按钮，从弹出的菜单中选择“可选颜色…”命令，在图层面板中添加“选取颜色”调整图层。
(2)弹出“可选颜色选项”对话框后，在“颜色”下拉列表中选择“中性色”，在“方法”区域内选择“绝对”单选按钮，并且调整“青色”数值为“-4”，调整“黑色”数值为“-7”。
如图20所示。
图20 可选颜色设置说明（1）在“可选颜色选项”对话框顶部的“颜色”下拉列表中的颜色选项是由加色原色（红、绿、蓝）和减色原色（青、洋红、黄）与白色、中性色和黑色组成。
在“方法”区域中，“相对”是指按照总量的百分比更改颜色的量。
例如，从50%青色的像素开始添加10%，则5%将添加到青色。
结果为55%的青色。
“绝对”是指按绝对值调整颜色。
例如，从50%的青色的像素开始，添加10%，青色会设臵为总共60%。
（2）通过增加色轮中相反颜色的数量，可以减少图像中某一颜色的数量，反之亦然。
在标准色轮上，处于相对位臵的颜色被称作补色。
同样，通过调整色轮中两个相邻的颜色，甚至将两个相邻的色彩调整为其相反的颜色，可以增加或减少一种颜色。
青色是红色的互补色，减少青色意味着增加红色。
色轮数值与互补颜色的效果，如图21所示。
（3）中性色是指画面上除了纯黑和纯白的所有颜色，减少中性色中的黑色意味着所有颜色的黑色含量减少，表现为画面的亮度提升、更透。